没有网络工程，AI将不存在。

当今世界的一切都在网络上运行；它是数字经济的支柱。然而，网络不能停滞不前，它必须结合AI等新技术才能保持正常运作。网络工程师必须充当积极的贡献者，而不仅仅是行业变化的旁观者。鉴于AI的发展速度，那些不持续学习的人将被抛在后面。

然而，不是每个人都能负担得起昂贵的硬件来进行日常培训。因此，建立虚拟实验室对于技能维护至关重要。模拟和仿真工具使网络工程师能够在竞争激烈的科技行业中练习、提高技能和脱颖而出。

面向未来的网络环境需要专门的虚拟实验室来充分利用AI的能力。这些实验室必须提供增强的硬件、动态拓扑和AI驱动的测试。通过部署这些策略，网络专业人士可以有效地将AI纳入其基础设施。

AI时代的虚拟实验室功能

虚拟实验室为网络管理员提供了模拟各种场景的绝佳方式。这使他们能够看到不同的条件如何影响网络，特别是随着AI在网络中的整合深入。然而，随着网络变得越来越复杂，虚拟实验室已经跟不上其步伐。虚拟实验室可以支持的复杂功能范围目前有限。

支持的功能

虚拟网络实验室可以支持部分AI或AI相邻的功能，它们支持的功能包括以下内容：

• 网络自动化。处理基本的网络自动化，例如脚本配置和基于规则的策略。
• 流量模拟。模拟网络流量，但只能生成有限规模的合成数据。
• 网络性能监控。在标准实验室中监控网络性能，包括延迟和吞吐量指标。

不支持的功能

然而，尽管虚拟网络实验室具有优势，但在AI时代很难使用。它们无法跟上AI的快速创新速度和可用技术的多样性。它们受到技术限制，通常缺乏对AI和数据密集型工作负载的内置支持。

虚拟网络实验室的缺点包括：

• 无法模拟AI驱动的流量。模拟AI应用程序产生的复杂和动态的流量模式超出大多数传统实验室的范围。
• 缺乏AI专用工具。CUDA、PyTorch或TensorFlow等框架缺乏数据标签和模型训练工具。
• 有限的数据处理。虚拟实验室通常缺乏计算能力和存储容量，因此它们无法处理训练AI模型所需的海量数据集。
• AI模型培训。实时AI/ML模型训练需要GPU加速，而虚拟实验室通常没有。
• 数据生成。虚拟实验室无法处理大规模合成数据生成，这需要高性能存储。
• 动态拓扑适应。AI驱动的网络重新配置的动态拓扑适应，根据实时条件优化网络，虚拟实验室不支持。

重新定义实验室架构

虚拟实验室架构必须适应包含AI功能。网络管理员应该结合专门的硬件和灵活的动态拓扑结构。

AI虚拟实验室所需的专业硬件包括虚拟GPU集成和高速网络功能。虚拟GPU集成可将计算能力分配给特定虚拟机。与此同时，高速网络（例如100 Gbps以太网）接口连接计算和存储，防止出现数据传输瓶颈。

拓扑考虑因素包括以下内容：

• 动态拓扑。实验室必须促进按需网络拓扑的创建和修改。这种能力可以快速构建和拆除各种网络场景，用于培训和测试。
• 容器化。实现容器和编排工具（例如Docker和Kubernetes）的拓扑结构有助于隔离和管理AI工作负载。这可以防止干扰其他实验室功能。
• 与公共云集成。与公共云提供商（例如AWS、Microsoft Azure和Google Cloud）集成的混合架构可以提供对专业AI服务和可扩展资源的访问，这些资源成本太高，无法在本地维护。

改进测试流程

向AI网络实验室的转变也需要新的测试方法。AI驱动的网络不断学习和适应。这需要转向网络变更的持续集成和持续交付管道。CI/CD管道可实现新模型和配置的自动和持续测试。

测试过程的重要部分现在涉及验证训练数据的质量和完整性。糟糕的数据会导致模型性能不佳，因此关注数据验证至关重要。

测试应该超越模型运行的网络。企业需要开发特定的测试来评估AI模型的性能，这包括在不同条件下的准确性、偏差和稳定性测试。

如何建立AI虚拟实验室

请使用以下步骤构建AI虚拟网络实验室。

1. 定义用例。识别AI应用，例如相关性和根本原因分析，以及AI增强的故障排除。
2. 选择工具。为了构建虚拟网络，请使用模拟和仿真平台，例如Cisco Modeling Labs、EVE-NG或Graphical Network Simulator-3.。
3. 配置硬件。确保虚拟实验室支持GPU和高速联网。
4. 整合AI框架。部署AI框架，例如CUDA、PyTorch或TensorFlow。
5. 测试和优化。生产前在模拟环境中验证AI模型。

AI虚拟网络实验室的最佳做法

拥抱AI的网络实验室应遵循最佳实践，以确保顺利运行。在构建网络实验室时，请考虑以下最佳做法。

• 自动化。自动化是管理AI实验室复杂性的关键，从环境配置到测试和数据管理。使用Ansible、Terraform和Python脚本等自动化工具。
• 安全。实施强有力的安全措施来保护敏感数据和AI模型。这包括访问控制、数据加密和定期安全审计。
• 监控。使用高级监控工具来跟踪网络和AI工作负载性能。寻找GPU使用、数据管道瓶颈和模型推理延迟等指标。

这些最佳实践，加上适当的架构和流程，可使AI有效用于虚拟实验室中。AI对于创新和管理未来网络很有用，但网络专业人士必须首先接受这些变化。